Senior Machine Learning Engineer

AI из побочного проекта превращается в ядро операционной деятельности Rebtel и в то, что мы предлагаем нашим пользователям. Мы нанимаем второго инженера в нашу подкоманду ML/AI, чтобы помочь в разработке как классического ML для бизнеса, так и систем на базе LLM для продукта, а также сформировать четкое понимание производственного процесса для обоих направлений. Вы будете входить в состав команды Data, подчиняться нашему руководителю команды Data (Head of Data) и работать в партнерстве с еще одним инженером ML/AI, чтобы с нуля сформировать эту возможность. Rebtel уже почти 20 лет соединяет людей по всему миру. Сегодня мы прибыльны, растем и находимся на переломном этапе нашего развития. Вступая в новую фазу, мы создаем организацию, ориентированную на скорость, ответственность и реальное влияние, где каждая роль напрямую способствует формированию будущего. Это место с глобальными амбициями и прочным фундаментом, где идеи быстро воплощаются в жизнь, а решения имеют значение. Вы не затеряетесь в слоях процессов или медленно движущихся структурах. Вместо этого вы найдете пространство для проявления инициативы, сотрудничества между командами и внесения значимого вклада с первого дня. Находясь в Стокгольме, мы объединяем разнообразную международную команду, объединенную общей целью: упростить способ общения людей по всему миру. Мы — Rebtel. Мы родом со всего мира, чтобы создавать продукты для всех, кто пересекал границы.

В качестве ведущего инженера по машинному обучению (Senior Machine Learning Engineer) вы будете определять, как AI применяется в Rebtel. Какие инструменты мы стандартизируем, как будем оценивать модели, которые предоставляем реальным пользователям, как должны выглядеть наши промпты и пайплайны. Вы будете отвечать за работу в двух взаимодополняющих направлениях и будете успешно реализовывать проекты в обоих. Классический ML в продакшене для операционного рычага: Модели риска и мошенничества, связанные с платежами, пополнениями и поведением аккаунтов. Прогнозирование оттока и моделирование удержания пользователей из более чем миллиона человек. Прогнозирование, ценообразование, сегментация и следующая партия операционных задач, которые мы еще не решили. Полный цикл владения моделями: определение требований совместно с заинтересованными сторонами, создание, развертывание, мониторинг, переобучение. LLM и AI-агенты, от внутренней автоматизации до функций внутри продукта: Начните с наших агентов клиентской поддержки и автоматизации: RAG-пайплайны, оркестрация промптов, использование инструментов, системы оценки. Интегрируйте возможности LLM в продукт в виде функций, ориентированных на пользователя. Помогайте компании определить, где AI действительно создает преимущество, что строить, что покупать, от чего отказаться, и превращайте хорошие идеи в готовые системы.

Вы отличный коммуникатор и командный игрок. Мы работаем на английском языке, но в нашем офисе в Стокгольме вы услышите много разных языков. 5+ лет практического опыта работы инженером ML на Python, с реальным владением продакшн-системами, а не только ноутбуками. Сильные фундаментальные знания в области классического ML: инженерия признаков, выбор модели, валидация и неприметные, но важные аспекты поддержания работоспособности модели в продакшене. Настоящее понимание производственного процесса: мониторинг, переобучение, системы оценки, CI/CD для моделей и инстинкт отладки, когда что-то выходит из строя в 2 часа ночи. Уверенность в работе полного цикла: определение требований совместно с заинтересованными сторонами → данные → модель → развертывание → измерение → итерация. Свободное владение письменным и устным английским языком, а также способность переводить между бизнес-задачами и ML-задачами. Практический опыт работы с фреймворками LLM — LangChain, LangGraph, LlamaIndex или их аналогами. Создание RAG-систем, агентских рабочих процессов или продуктов на основе LLM, которыми реально пользовались реальные пользователи (или реальные внутренние команды). Уверенное владение векторными базами данных, эмбеддингами, оценкой промптов и измерением LLM-систем с помощью чего-то более строгого, чем интуиция. Одержимость идеей оставаться в курсе последних разработок в области AI. Опыт работы с основными облачными платформами (AWS / GCP / Azure), контейнерами и современным стеком данных. Опыт работы с инструментами MLOps: MLflow, Airflow, Kubernetes и feature stores будет плюсом.

В Rebtel вы — самый важный актив, и мы стремимся предоставить полный пакет льгот и привилегий, которые улучшат ваше самочувствие и рабочий опыт. Вот некоторые из того, что вы можете ожидать от нас: Пенсионный план Медицинские осмотры, прививки от гриппа и частное медицинское страхование Стоматологическое страхование Страхование от несчастных случаев на производстве Пособие на оздоровление (5 000 SEK) Скидка на абонементы в спортзал Бонусная программа Дополнительная оплата родительского отпуска 30 дней ежегодного отпуска Завтраки по понедельникам Поддержка при переезде: если вы присоединяетесь к нам издалека, мы поможем вам плавно адаптироваться.